专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]新型噪声信号发生器-CN201210193504.0有效
  • 吕玉祥;邓霄;杨日尧;刘超;张机源 - 太原理工大学
  • 2012-06-13 - 2012-09-19 - H03B29/00
  • 本发明新型噪声信号发生器,属于信号发生器技术领域;所要解决的技术问题是提供一种能产生常规信号和噪声信号,且输出信号频率稳定、范围宽、分辨率高的新型噪声信号发生器;采用的技术方案是:新型噪声信号发生器,包括:信号发生电路和信号处理电路;所述信号发生电路的信号输出端a1、a2分别与信号处理电路的信号输入端b1、b2相连,信号处理电路的信号输出端为c1、c2;本发明应用于自动控制、科学试验和电子电路等相关领域。
  • 新型噪声信号发生器
  • [发明专利]一种液位与物料位一体化测量装置-CN201110460721.7有效
  • 张建国;王丽娟;侯冠慧;王丽;邓霄 - 太原理工大学
  • 2011-12-23 - 2012-07-18 - G01F23/30
  • 一种液位及物料位一体化测量装置,属于测量技术领域,其特征在于具有同时测量液位和物料位的双重功能。测量装置由重锤1、浮筒  2、钢丝绳  3、滑轮  4、称重传感器  5、电机  6、减速机  7、钢丝绳滚筒  8、编码传感器  9、称重智能表10及水位物料位智能表11组成。优点是使用寿命长、故障率低和便于维修。适用于大型污水处理厂、洗煤厂及煤矿等行业使用,用于测量沉降池及水仓的液位和物料位,可替代传统液位及物料位两套测量仪表。
  • 一种物料一体化测量装置
  • [发明专利]一维光子晶体双通道可见光波段窄带滤波器-CN201210009604.3有效
  • 杨毅彪;邓霄;王伟军;李维强;魏循;马清亮;杨慧岩;薛保平 - 太原理工大学
  • 2012-01-13 - 2012-07-04 - G02B5/20
  • 本发明公开了一种一维光子晶体双通道可见光波段窄带滤波器,是在由两种不同介电材料按照相同的周期交替排列而成的有限周期数的一维光子晶体中加入缺陷层组成,其结构组成为[A/B]n[C][A/B]m,其中,n和m代表一维光子晶体的周期数,周期数n和m在3~40之间变化,且满足︱n-m∣≤3。本发明的滤波器中由介电材料A/B构成的一维光子晶体的晶格常数a保持不变,仅通过调整缺陷层C的厚度即可实现在可见光波段同时产生两个滤波通道。该滤波器为带有缺陷层的一维光子晶体滤波器,缺陷层厚度小于一维光子晶体的晶格常数,能够实现波长从413nm到626nm可见光波段范围的双通道滤波。本发明滤波器的制备简单,分辨率较高,其滤波通过宽度小于5nm。
  • 光子晶体双通道可见光波段窄带滤波器
  • [发明专利]一种基于稀疏表示和判决分析的数码球识别方法-CN201010586753.7无效
  • 王东辉;程丽莉;邓霄 - 浙江大学
  • 2010-12-14 - 2011-04-27 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于稀疏表示和判决分析的数码球识别方法,包括:把数码球集合中的每一个数码球,放置在单色背景下,利用单摄像头连续采集单幅或多幅图像,自动定位每幅图像中的数码球并提取视觉特征,并对所有的特征建立稀疏表达,形成训练样本特征集合;把待识别的一个或多个数码球放置在同样的场景中,采集单幅或多幅图像,对每幅图像中的所有数码球自动定位并提取子图像和提取子图像的视觉特征,并利用训练样本特征集合建立该子图像的稀疏表达;采用判决分析方法进行识别,其中对于多幅图像的情况,采用联合后验判决,提高识别精度。本发明充分利用稀疏表达和判决分析,应用于单色背景下的单球或多球识别,识别效果好。
  • 一种基于稀疏表示判决分析数码识别方法
  • [发明专利]一种基于稀疏表达和字典学习进行交通标志识别的方法-CN201010587536.X无效
  • 王东辉;邓霄;程丽莉 - 浙江大学
  • 2010-12-14 - 2011-04-20 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种基于稀疏表达和字典学习进行交通标志识别的方法,包括:收集包含交通标志的图片,手工分成C个图像样本类;对每幅图像,提取图像块,形成对应图像样本类的C个训练图像块集合;利用所有训练图像块集合,自动学习出一个视觉字典D;计算每个类的训练图像块集合在视觉字典D上的稀疏表达,并统计稀疏表达系数沿字典原子的平均概率分布,作为描述C个不同样本类的特征表达;对于一幅测试图片,按照相同方法统计稀疏表达系数沿字典原子的概率分布Pt,计算Pt与上述平均概率分布的距离,选择具有最小距离的样本类作为测试图像的交通标志识别结果。本发明利用稀疏表达和概率方法实现交通标志图片的分类,达到较高的交通标志识别率。
  • 一种基于稀疏表达字典学习进行交通标志识别方法

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